## ANALISIS KORELASI PEARSON UNTUK UNSUR-UNSUR KIMIA AIR HUJAN DI BANDUNG
Tuti Budiwati, Afif Budiyono, Wiwiek Setyawati, dan Asri Indrawati Peneliti Bidang Pengkajian Ozon Dan Polusi Atmosfer-Pusfatsatklim, LAPAN E-mail: tuti_lapan@yahoo.com

## ABSTRACT
Pearson  correlation  coefficients  are  used  to  study  influences  of chemical  and  meteorological  factors  to  rain  water  characteristic.    The chemical  composition  of  rain  water  analysis  is  composed  of  anion variables  such  as  sulphates  (SO 4 2- ),  nitrates  (NO 3 - ),  chlorides  (Cl - ),  and cation variables such as ammonium (NH 4 + ), calsium (Ca 2+ ), kalium (K + ), sodium (Na + ) and magnesium (Mg 2+ ). Furthermore, other active variables such as pH and electric conductivity (EC) influences are also assessed. The  statistical  analysis  is  used  to  obtain  a  more  comprehensive assessment  in  order  to  understand  acid  rain  events.  The  acid  rain  is often  correlated  to  strong  meteorological  factor  influences  such  as rainfall.  Therefore,  the  study  is carried  out  for  two  different  seasons  in Bandung, i.e. wet and dry seasons.
Keywords: Anion,  Cation,  Electric  conductivity  (EC),  Pearson  correlation coefficient, pH

## ABSTRAK
Metode  statistik  seperti  koefisien  korelasi  Pearson  digunakan dalam paper ini dengan tujuan untuk mengkaji pengaruh elemen kimia dan  faktor  meteorologi  terhadap  air  hujan.  Analisis  kimia  air  hujan meliputi  variabel-variabel  anion  seperti  sulfat  (SO 4 2- ),  nitrat  (NO 3 - )  dan chlor  (Cl - ),  dan  kation  seperti  amonium  (NH 4 + ),  calsium  (Ca 2+ ),  kalium (K + ),  natrium  (Na + )  dan  magnesium  (Mg 2+ ).  Selain  itu  juga  dianalisis variabel aktif lainnya seperti pH dan konduktivitas (electric conductivity (EC)).  Analisis  secara  statistik  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan hasil analisis yang lengkap dalam kaitannya dengan hujan asam. Hujan asam  tentunya  dihubungkan  dengan  kondisi  meteorologi  yang  kuat pengaruhnya  seperti  curah  hujan.  Maka  kajian  ini  dilakukan berdasarkan    perbedaan  dua  musim  di  kota  Bandung  yaitu  musim basah dan kering.
Kata kunci: Anion, Kation, Konduktivitas, Koefisien korelasi Pearson, pH

## 1 PENDAHULUAN
Kontribusi  gas  asam  seperti  SO 2 dan  NO 2 dari  pembakaran bahan  bakar  fosil  akan  menyebabkan  keasaman  atmosfer,  selanjutnya menyebabkan masalah lingkungan dengan terjadinya hujan asam. Issu hujan  asam  adalah  seiring  dengan  masalah  polusi  udara  sebagai konsekuensi  pertumbuhan  ekonomi  yang  berdampak  pada  pemakaian bahan  bakar.  Kandungan  sulfur  dan  nitrogen  dalam  premium  di Indonesia  cukup  tinggi  bila  dibandingkan  dengan  standar  minyak  di USA  yaitu  2%  (sumber  Pertamina).  Selain  gas-gas  polutan  yang  terus meningkat  konsentrasinya  di  atmosfer,  partikel-partikel  tanahpun  di Indonesia  umumnya  sangat  tinggi  terutama  di  musim  kemarau. Komposisi  kimia  partikel  yang  mengandung  unsur  asam  berpotensi menyebabkan deposisi asam. Pencanangan Program Langit Biru adalah bentuk  perhatian  Indonesia  terhadap  peningkatan  polutan-polutan yang akan mengganggu lingkungan dan kesehatan (KNLH , 1996).
Gas-gas  polutan  dan  partikel-partikel  akan  tinggal  beberapa waktu di udara dan kemudian musnah terdeposisi, baik deposisi kering maupun deposisi basah. Selama polutan berada di udara menyebabkan kualitas  udara  ambien  menurun,  yang  berakibat  langsung  pada kesehatan  manusia.  Apabila  terjadi  pembersihan  polutan  melalui proses  deposisi  basah  terutama  SO 2 dan  NOx,  maka  akan menyebabkan terjadinya hujan asam yang berdampak pada kerusakan bangunan  dan  tumbuhan.  Polutan  seperti  oksida  sulfur  (SO 2 )  dan oksida  nitrogen  (NO 2 )  melalui  reaksi  oksidasi  akan  berubah  menjadi SO 3 dan  NO 3 ,  selanjutnya  berubah  menjadi  senyawa  sulfat  dan senyawa  nitrat.  Senyawa-senyawa  tersebut  akan  berpindah  dari atmosfer ke permukaan bumi melalui presipitasi dan deposisi langsung, sehingga  dikenal  deposisi  basah  dan  deposisi  kering.  Bila  pelarutan hujan  terhadap  polutan  asam  atmosfer  dalam  jumlah  besar,  tentunya hujan  akan  bersifat  asam  kuat. Nilai  pH  5,6  adalah  batas  normal  dari keasaman  air  hujan,  dimana  air  murni  berada  dalam  kesetimbangan dengan  konsentrasi  CO 2 global  (350  ppm)  di  atmosfer  (Seinfeld  and Pandis, 1998). Dan pH 5,6 digunakan sebagai garis batas keasaman air hujan  (Seinfeld  and  Pandis,  1998).  Kelarutan  CO 2 atmosfer  dalam  air murni  pada  pCO 2 =  3,7x10 -4 atm  akan  menghasilkan  konsentrasi  H + sebesar  2,5  µeq  l -1 ;  pH=5,60  (Mello  and  Almeida,  2004).  Keasaman  air hujan  selain  dipengaruhi  oleh  unsur  asam  seperti  SO 4 2- ,  NO 3 - ,  dan  Cl - juga  dipengaruhi  unsur  basa  seperti  NH 3 dan  CaCO 3 .  Emisi  alkali (partikel  debu  dan  gas  NH 3 )  akan  mempengaruhi  keasaman  air  hujan secara  signifikan,  dengan  menetralkan  beberapa  faktor  asam  (Chandra Mouli  P.,  et  al.,  2005).  Proses  pembersihan  polutan  atmosfer  oleh  air hujan  dan  pembentukan  awan  dari  partikel-partikel  aerosol  akan
berpengaruh  dalam  keasaman  atau  kimia  air  hujan.  Bagaimanapun, pencemaran  air  hujan  oleh  polutan-polutan  atmosfer  adalah  hal  yang perlu  diperhatikan  dalam  skala  regional  maupun  global  (Galloway, 2000).  Menurut  penelitian  Meszaros  dan  Vissy  (1974)  di  daerah  laut lengang atau terpencil di belahan Bumi Selatan (Southern Hemisphere) bahwa  komposisi  kimia  aerosol  75-95%  terdiri  dari  NaCl,  (NH 4 ) 2 SO 4 , H 2 SO 4 dan campuran sea salt (NaCl) dan (NH 4 ) 2 SO 4 (Meszaros, 1981).
Aplikasi  metode  statistik  seperti  koefisien  korelasi  Pearson dimaksudkan  untuk  mengkaji  pengaruh  elemen  kimia  dan  faktor meteorologi  terhadap  air  hujan.  Analisis  kimia  air  hujan  meliputi variabel-variabel anion seperti sulfat (SO 4 2- ), nitrat (NO 3 - ) dan chlor (Cl - ), dan kation seperti amonium (NH 4 + ), calsium (Ca 2+ ), kalium (K + ), sodium (Na + )  dan  magnesium  (Mg 2+ ).  Selain  itu  juga  dianalisis  variabel  aktif lainnya seperti pH dan Electric Conduktivity (EC) yaitu konduktivitas air hujan.  Berdasarkan  analisis  tersebut  di  atas  dapat  dipahami  peranan kimia air hujan dalam menjelaskan kondisi lingkungan atmosfer suatu daerah berkaitan dengan isu polusi udara.

## 2 METODE DAN ANALISIS DATA

## 2.1 Metode Sampling dan Analisa Kimia
Sampel  air  hujan  dikumpulkan  berdasarkan  hari  hujan  dan diukur  jumlah  curah  hujan  di  Cipedes  dan  Dago  di  wilayah  kota Bandung.  Cipedes  adalah  daerah  padat  transportasi  dan  terdapat gerbang  tol  masuk  kota  Bandung  bagian  barat.  Sedangkan  Dago  di Utara  Bandung  merupakan  daerah  perumahan  dan  bersih.  Dilakukan pengukuran  pH  dengan  pH  meter  untuk  mengetahui  keasaman  air hujan dan konduktivitasnya (EC) dengan konduktiviti meter. Selanjutnya  air  hujan  dianalisa  dengan  ion  chromatografi  untuk mendapatkan anion seperti SO 4 2- , NO 3 - dan Cl - , dan kation seperti NH 4 + ,
Ca 2+ , K + , Na + dan Mg 2+ . Data pH, EC (mS/m), anion: SO 4 2- , NO 3 - dan Cl - dalam  mol/l, dan  kation:  NH 4 + ,  Ca 2+ ,  K + ,  Na + dan  Mg 2+ dalam  mol/l  harian dikumpulkan  selama  2  tahun  dari  Januari  2005  sampai  Desember 2006. Total anion [  -] = SO 4 2- + NO 3 - + Cl - dan total kation [  +] = NH 4 + + Ca 2+ + K + +Na + +Mg 2+ +H + . Data-data ini telah diuji kualitasnya dengan motode  Quality  Assurance/Quality  Control  (QA/QC)  yang  dikeluarkan oleh  ADORC-Japan  (2001).  Selanjutnya  digunakan  analisis  korelasi untuk  mendapatkan  hubungan  antar  variabel  yang  dipertimbangkan dalam  paper  ini.  Koefisien  korelasi  Pearson  dalam  program  SPSS  12.0 digunakan dalam analisis ini (Chandra Mouli P., et al., 2005 dan Seni, 2005).

## 2.2 Analisis Statistik
Analisis statistik dilakukan berdasarkan data harian untuk tiap wilayah (Cipedes dan Dago) dan tiap musim (basah dan kering) dengan menggunakan software SPSS versi 12.0. Musim kering berlangsung dari bulan  Juni  hingga  November,  sedangkan  musim  basah  dari  bulan Desember hingga Mei setiap tahunnya (Mc. Gregor and Nieuwolt, 1998).
Metode  statistik  yang  digunakan  dalam  analisa  data  adalah koefisien  korelasi  Pearson.  Koefisien  korelasi  (r)  digunakan  untuk mengetahui  kuat  atau  tidaknya  hubungan  antara  variabel-variabel bebas dan variabel tidak bebas. Nilai koefisien korelasi berada antara 1 dan  -1  (-1 ≤  r  ≤  1).  Variabel -variabel  dikatakan  memiliki  korelasi  yang kuat jika nilai koefisien korelasinya lebih besar dari 0,5 atau lebih kecil dari  -0,5.  Jika  nilai  koefisien  korelasinya  positif  berarti  kenaikan (penurunan)  nilai  variabel  bebas  pada  umumnya  diikuti oleh  kenaikan (penurunan)  nilai  variabel  tidak  bebas,  sedangkan  jika  nilai  koefisien korelasinya  negatif  berarti  kenaikan  (penurunan)  nilai  variabel  bebas pada  umumnya  diikuti  oleh  penurunan  (kenaikan)  nilai  variabel  tidak bebas.  Adapun  rumus  perhitungan  untuk  menentukan  koefisien korelasi  r  antara  variabel  tidak  bebas  Y  terhadap  variabel  bebas  X ditunjukkan  pada  persamaan  2-1  dengan  n  jumlah  data  (Gaspersz, 1992).  Rumus  ini  disebut  juga  koefisien  korelasi  Pearson  (Pearson’s product moment coefficient of correlation).
             
                n i n i i i n i n i i i n i n i i i n i i i Y Y X X n Y X Y X n r 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1
(2-1)
Untuk  uji  pengaruh  antar  variabel-variabel  digunakan  nilai probabilitas  (p-value)  atau  dalam  SPSS  tertulis  SIG  (significance).  Jika p-value  nilainya  lebih  rendah  daripada  (alpha)  maka  pengaruh antar variabel dikatakan signifikan, sedangkan jika nilainya lebih tinggi maka berarti  pengaruh  antar  variabel  tidak  signifikan.  Nilai  adalah  nilai koefisien  kepercayaan  yang  dalam  perhitungan  ini  digunakan  =0,05 atau tingkat kepercayaan 95% (Seni, 2005).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  secara  statistik  dengan  korelasi  Pearson  diaplikasikan ke  data  kimia  air  hujan  untuk  mengidentifikasikan  sumber-sumber yang  mempengaruhi  kimia  air  hujan.  Selain  itu  koefisien  korelasi  ini dihitung dengan sasaran untuk menentukan tipe hubungan antara ion- ion  kimia  dalam  air  hujan  dan  sebagai  akibat  dari  sumber-sumber
polutan  yang  mempengaruhinya.  Hal  lainnya  adalah  bertujuan menjelaskan  variabel  yang  berpengaruh  pada  keasaman  air  hujan. Kriteria    untuk  signifikan  adalah  p  <  0,05  (Seni,  2005).  Perbedaan faktor meteorologi yang tercermin dalam musim basah dan kering akan menjelaskan pula korelasi antara variabel kimia air hujan.

## 3.1 Kondisi di Cipedes
Matriks  koefisien  korelasi  antara  variabel-variabel  kimia  air hujan  pada  musim  hujan/basah  di  Cipedes  diperlihatkan  dalam  Tabel 3-1.  Dua  komponen  asam  seperti  sulfat  (SO 4 2- )  dan  nitrat  (NO 3 - ) memperlihatkan korelasi yang sangat kuat, terlihat dari besarnya angka korelasi  0,884  dengan  signifikan  p  <  0,05.  Gas  SO 2 dan  NO 2 sebagai pembentuk  sulfat  dan  nitrat  sangat  mungkin    berasal  dari  emisi  yang sama,  jadi  terdapat  kerja  sama  emisi  sehingga  menghasilkan  korelasi yang  bagus  antara  sulfat  dan  nitrat.  Korelasi  yang  kuat  juga diperlihatkan oleh EC (electric conductivity) dengan variabel asam sulfat (SO 4 2- ),  nitrat  (NO 3 - )  dan  amonium  (NH 4 + ),  yaitu  sebesar  0,893;  0,891 dan  0,837.  Hal  ini  mengindikasikan  antara  variabel  asam  dan  basa sama kuatnya, sehingga netralisasi asam dalam air hujan tidak lengkap. Di samping itu korelasi antara asam dengan basa seperti sulfat (SO 4 2- ), nitrat  (NO 3 - )  dengan  amonium  (NH 4 + )  memperlihatkan  nilai  yang  besar dengan  signifikan  yang  kuat  pengaruhnya.  Ini  menunjukkan  adanya pengaruh  sistem  amonium/sulfat/nitrat,  yaitu  dengan  cara  NH 3 di udara  akan  bereaksi  dengan  H 2 SO 4 membentuk  (NH 4 ) 2 SO 4 dan NH 4 HSO 4 dan  sisa  NH 3 akan  diambil  oleh  HNO 3 membentuk  NH 4 NO 3 (Hu  et  al.,  2003).  Hal  ini  sesuai  dengan  kondisi  daerah  Cipedes  (Jl. DR.Djundjunan)  yang  mempunyai  masalah  timbunan  sampah  yang parah  pada  musim  basah  dari  2005  terutama  tahun  2006,  yaitu timbunan sampah ini tentunya akan menghasilkan NH 3 cukup banyak. Dua  unsur  utama  dari  laut  (Na + dan  Cl - )  menunjukkan  korelasi  yang bagus  dan  mempunyai  pengaruh  signifikan  yang  kuat.  Korelasi  yang cukup  bagus  juga  terlihat  antara  variabel  Mg 2+ dengan  Ca 2+ dan  K + , dan ini  memperlihatkan adanya pengaruh elemen-elemen kerak Bumi. Bandung  yang  merupakan  daerah  pegunungan  dan  letaknya  sangat dekat dengan Padalarang (pegunungan kapur) dimana banyak terdapat tempat  pembakaran  batu  kapur  yang  mengandung  Ca(CO 3 )  tentunya akan mendapat pengaruh Ca (Calcium) yang kuat.

## Tabel 3-1: MATRIKS  KOEFISIEN  KORELASI  ANTARA  KONSENTRASI ION-ION  KIMIA  AIR  HUJAN  PADA  MUSIM  BASAH  DI
CIPEDES (2005-2006)
SO 4 2-
NO 3 - Cl - NH 4 + Na + K + Ca 2+ Mg 2+ pH EC
NO 3 - ,884(**)
Cl - ,553(**)  ,535(**)
NH 4 + ,816(**)  ,814(**)  ,528(**)
Na + ,440(**)  ,460(**)  ,825(**)  ,453(**)
K + ,384(**)  ,356(**)  ,873(**)  ,377(**)  ,668(**)
Ca 2+ ,717(**)  ,704(**)  ,797(**)  ,582(**)  ,617(**)  ,699(**)
Mg 2+ ,487(**)  ,497(**)  ,851(**)  ,452(**)  ,687(**)  ,805(**)  ,850(**)
pH -,084 -,052 ,423(**)  ,179(*)  ,505(**)  ,405(**)  ,295(**)  ,460(**) EC ,893(**)  ,891(**)  ,746(**)  ,837(**)  ,599(**)  ,589(**)  ,810(**)  ,676(**) ,041 CH -,240(**)  -,318(**)  -,344(**)  -,258(**)  -,237(**)  -,332(**)  -,411(**) - ,349(**) - ,223(*) - ,328(**)
**  Korelasi signifikan pada level 0,01 *  Korelasi signifikan pada level 0,05 N = 128
Gambar 3-1: Kation  vs  Anion  untuk  data  harian  2005-2006  di  musim basah di Cipedes.
Garis lurus mengindikasikan perbandingan kation dan anion
100 200 300 400 500 Kation 100 200 300 400 500 600 An io n                                                                                                        
                   
Gambar  3-1  memperlihatkan  korelasi  antara  anion  dan  kation dengan  pH  untuk  semua  data  harian  pada  musim  basah  di  Cipedes selama  2005-2006.  Perbandingan  kation  dan  anion  (koefisien  korelasi) mempunyai  nilai  yang  bagus  (92,2%),  indikasi  bahwa  kualitas  data sangat bagus pada musim hujan. Variabel-variabel yang terdapat dalam unsur  asam  dan  basa  masing-masing  mempunyai  pengaruh  terhadap keasaman air hujan (terindikasi pada nilai pH) dan tentunya tergantung besarnya  sumber  polutan  yang  menghasilkannya.  Nilai  keasaman  air hujan dengan pH < 5,6 adalah 57% dan sisanya 43% dengan pH > 5,6. Perbedaan  prosentase  ke  arah  asam  dan  basa  tidak  terlalu  besar,  ini mengindikasikan pengaruh asam dan basa sama kuat. Faktor netralisir Na + terlihat  berkorelasi  paling  bagus terhadap  pH  dibandingkan  unsur basa lainnya sebagai netralisir asam dalam air hujan.
Untuk  melihat  pengaruh  musim  kering  terhadap  konsentrasi ion-ion  kimia  dalam  air  hujan  dan  hubungan  antara  mereka,  maka hasil  olahan  data  secara  statistik  kami  tampilkan  pada  Tabel  3-2  dan Gambar 3-2 di bawah ini.
Tabel 3-2: MATRIKS  KOEFISIEN  KORELASI  ANTARA  KONSENTRASI ION-ION  KIMIA  AIR  HUJAN  PADA  MUSIM  KERING  DI CIPEDES (2005-2006)
SO 4 2- NO 3 - Cl - NH 4 + Na + K + Ca
2+
Mg 2+ pH EC
NO 3 - ,658(**)
Cl - ,806(**)  ,833(**)
NH 4 + ,742(**)  ,884(**)  ,826(**)
Na + ,632(**)  ,675(**)  ,808(**)  ,745(**)
K + ,712(**)  ,865(**)  ,888(**)  ,802(**)  ,539(**)
Ca 2+ ,792(**)  ,577(**)  ,801(**)  ,595(**)  ,403(**)  ,801(**)
Mg 2+ ,675(**)  ,800(**)  ,833(**)  ,663(**)  ,484(**)  ,895(**)  ,810(**)
pH ,514(**)  ,600(**)  ,644(**)  ,694(**)  ,628(**)  ,589(**)  ,483(**)  ,635(**) EC ,873(**)  ,885(**)  ,911(**)  ,903(**)  ,729(**)  ,888(**)  ,721(**)  ,797(**)  ,647(**) CH  -,441(**)  -,366(**)  -,389(**)  -,347(*)  -,334(*)  -,319(*)  -,397(**)  -,372(**) -,249  -,429(**)
**  Korelasi signifikan pada level 0,01 *  Korelasi signifikan pada level 0,05 N = 49
Gambar 3-2: Kation  vs  Anion  untuk  data  harian    2005-2006  di  musim kering di Cipedes. Garis lurus mengindikasikan perbandingan kation dan anion
Dari tabel 3-2 terdapat korelasi yang bagus antara EC dengan Cl - (asam  anion)  dan  EC  dengan  NH 4 + (basa  kation).  Berarti  faktor  asam dan  basa  akan  sama  kuatnya  dalam  mempengaruhi  keasaman  air hujan.  Ini  didukung  pula  oleh  nilai  korelasi  Cl - dan  NH 4 + terhadap  pH sebagai  indikator  derajat  keasaman  yang  berada  dalam  kisaran  nilai yang  sama  dan  pengaruh  yang  sangat  signifikan.  Kecenderungan  air hujan ke arah asam dalam kreteria pH < 5,6 adalah sebesar 40,8% dan sisanya 59,2% mempunyai pH > 5,6 ke arah basa. Indikasi ini didukung oleh  korelasi  yang  bagus  antara  NH 4 + terhadap  pH  yaitu  0,694.  Nilai korelasi  yang  bagus  pada  musim  kering  ini  diperlihatkan  antara  NH 4 + dengan  sulfat  (SO 4 2- ),  nitrat  (NO 3 - ),  ini  menunjukkan  bahwa  pengaruh aerosol sulfat [(NH 4 ) 2 SO 4 ]  dan amonium nitrat (NH 4 NO 3 ) salah satunya berasal  dari  debu-debu  tanah  yang  cukup  tinggi  di  musim  kering (Budiwati  et  al.,  2001).  Kesimpulan  ini  juga  didukung  nilai  koefisien korelasi  antara  sulfat  (SO 4 2- )  dengan  nitrat  (NO 3 - )  pada  musim  lebih kecil dibandingkan pada musim basah atau hujan. Korelasi yang bagus di  antara  elemen-elemen  kerak  Bumi  seperti  Mg 2+ dengan  Ca 2+ dan  K + adalah mirip dengan musim basah. Terdapat korelasi yang lebih bagus dari elemen-elemen kerak Bumi terhadap sulfat (SO 4 2- ) dan nitrat (NO 3 - ). Hal  ini  kemungkinan  adanya  pengaruh  debu-debu  tanah  dan  aerosol terhadap proses pencucian atmosfer dan berdampak pada keasaman air hujan.
0 200 400 600 800 1000 Kation 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 A n io n
Korelasi  antara  kation  dan  anion  dalam  Gambar  3-2 memperlihatkan  nilai  yang  bagus  (96,2%).  Angka  ini  merupakan  ratio yang  mengindikasikan  bahwa  kualitas  data  sangat  bagus  pada  musim kering.
Koefisien  korelasi  antara  SO 4 2- dengan  NO 3 - pada  musim  basah lebih  besar  dibandingkan  musim  kering,  artinya  pengaruh  emisi  gas SO 2 dan  NO 2 juga  NH 3 sangat  berperan.  Sebaliknya  korelasi    antara NH 4 + dengan sulfat (SO 4 2- ), nitrat (NO 3 - ) pada musim kering lebih besar dibandingkan musim basah disebabkan peningkatan aerosol sulfat dan nitrat.

## 3.2  Kondisi di Dago
Tabel  3-3  memperlihatkan  matriks  koefisien  korelasi  antara variabel-variabel  kimia  air  hujan  pada  musim  basah  di  Dago.  EC (electric  conductivity)  dengan  SO 4 2- dan  Cl - berkorelasi  dengan  sangat bagus  dan  signifikan  (0,936  dan  0,865).  Dua  komponen  asam  seperti sulfat  (SO 4 2- )  dan  nitrat  (NO 3 - )  memperlihatkan  korelasi  yang  cukup, terlihat  dari  angka  korelasi  0,552  dengan  signifikan  p  <  0,05.  Daerah Dago  relatif  bersih  dengan  gas  polutan  SO 2 dan  NO 2 yang  relatif  kecil dibandingkan  daerah  lainnya  di  Bandung  (Budiwati  et  al.,  2006).  Gas SO 2 dan  NO 2 sebagai  pembentuk  sulfat  dan  nitrat  pada  musim  basah tidak terlalu dominan. Kemungkinan sekali kontribusi sulfat dan nitrat berasal  dari  (NH 4 ) 2 SO 4 dan  NH 4 HSO 4 yang  berasal  dari  reaksi  antara NH 3 dengan  H 2 SO 4 dan  sisa  NH 3 akan  diambil  oleh  HNO 3 membentuk NH 4 NO 3 .  Gas  NH 3 sangat  mungkin  berasal  dari  timbunan  sampah mengingat  di  Dago  terdapat  lokasi  pembuangan  sampah  atau  dari pupuk  mengingat  kawasan  ini  masih  hijau.  Indikasi  ini  terlihat  dari korelasi  yang  bagus  dan  signifikan  antara  NH 4 + dengan  sulfat  (SO 4 2- ) dan nitrat (NO 3 - ). Selain itu debu-debu tanah juga dapat menyumbangkan  (NH 4 ) 2 SO 4 dan  NH 4 NO 3 . Korelasi  yang  kuat  juga diperlihatkan oleh elemen-elemen kerak Bumi seperti Mg 2+ , Ca 2+ dan K + terhadap  sulfat.  Komponen-komponen  basa  dengan  pH  berkorelasi cukup  bagus  dan  signifikan  dibandingkan  asam  dengan  pH.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  netralisir  asam  dalam  air  hujan  oleh  unsur- unsur basa cukup kuat. Dan nilai keasaman air hujan dengan pH < 5,6 adalah 28,9% dan sisanya 71,1% dengan pH > 5,6. Ini mengindikasikan daerah  Dago  tidak  terkena  hujan  asam  pada  musim  hujan/basah. Perbandingan kation dan anion sangat bagus dengan angka 0,933 atau 96,59% (Gambar 3-3), sebagai indikasi bahwa kualitas data bagus.
Tabel 3-3: MATRIKS  KOEFISIEN  KORELASI  ANTARA  KONSENTRASI ION-ION  KIMIA  AIR  HUJAN  PADA  MUSIM  BASAH  DI  DAGO
(2005-2006)
**  Korelasi signifikan pada level 0,01
*  Korelasi signifikan pada level 0,05
N = 83
Gambar 3-3: Kation  vs  Anion  untuk  data  harian    2005-2006  pada musim  basah  di  Dago.  Garis  lurus  mengindikasikan perbandingan kation dan anion
Dari  tabel  3-4  didapatkan  korelasi  yang  bagus  antara  Na + dan Cl + yang  merupakan  unsur  yang  berasal  dari  sumber  garam  laut.  Dua komponen  asam  yaitu  SO 4 2- dan  NO 3 - terhadap  EC  dalam  air  hujan. Pada musim kering ternyata korelasi antara SO 4 2- dan NO 3 - lebih tinggi dibandingkan  musim  basah.  Demikian  pula  terdapat  korelasi  yang bagus dan signifikan antara NH 4 + dengan sulfat (SO 4 2- ) dan nitrat (NO 3 - ), yang  ternyata  lebih  besar  dibandingkan  musim  basah  (tabel  3-3). Seperti  diketahui  konsentrasi  SPM  atau  aerosol  akan  meningkat  pada musim  kering  di  Indonesia  umumnya  dan  Bandung  khususnya
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Kation 0 50 100 150 200 250 A n io n SO 42- NO 3-
Cl - NH 4+ Na + K + Ca 2+ Mg 2+ pH EC NO 3 - ,552(**)
Cl - ,752(**)  ,684(**) NH 4 + ,718(**)  ,626(**)  ,669(**) Na + ,473(**)  ,498(**)  ,756(**)  ,504(**) K + ,854(**)  ,418(**)  ,824(**)  ,548(**)  ,548(**) Ca 2+ ,760(**)  ,551(**)  ,863(**)  ,429(**)  ,542(**)  ,812(**) Mg 2+ ,621(**)  ,531(**)  ,864(**)  ,426(**)  ,646(**)  ,779(**)  ,884(**)
pH ,113 ,070  ,473(**)  ,381(**)  ,493(**)  ,324(**)  ,376(**)  ,502(**) EC ,936(**)  ,688(**)  ,865(**)  ,825(**)  ,616(**)  ,840(**)  ,778(**)  ,697(**) ,266(*) CH -,229(*) - ,331(**) - ,360(**) -,295(**)  -,287(**) -,185 - ,372(**) - ,324(**) -,290(**)  -,332(**)
(Budiwati  et  al.,  2001).  Maka  kontribusi  sulfat  maupun  nitrat kemungkinan berasal SPM atau debu-debu tanah yang
menyumbangkan  (NH 4 ) 2 SO 4 dan  NH 4 NO 3 ke  atmosfer.  Faktor  kerak bumi  yang  mempengaruhi  keasaman  air  hujan  tercermin  dari  korelasi yang bagus antar konsentrasi Mg 2+ , Ca 2+ dan K + .
Tabel 3-4: MATRIKS  KOEFISIEN  KORELASI  ANTARA  KONSENTRASI ION-ION KIMIA AIR HUJAN PADA MUSIM KERING DI DAGO (2005-2006)
SO 42- NO 3- Cl - NH 4+ Na + K + Ca 2+ Mg 2+ pH EC NO 3 - ,757(**) Cl - ,297 ,235 NH 4 + ,760(**) ,446(*) ,162 Na +
,204
,101  ,877(**) -,022 K + ,498(**)  ,572(**) ,185 ,078 ,154 Ca 2+ ,606(**)  ,646(**) ,157 ,329 ,107  ,562(**) Mg 2+ ,653(**)  ,750(**) ,160  ,405(*)
,025  ,642(**)  ,797(**)
pH -,461(*)  -,716(**) -,247 -,125 -,024  -,456(*) -,116 -,389(*) EC ,828(**)  ,789(**)  ,669(**)  ,617(**)  ,552(**)  ,440(*)  ,646(**) ,637(**)  -,444(*) CH -,321 -,331 -,203 -,201 -,130 -,270 -,321 -,323 ,136 -,393(*)
**  Korelasi signifikan pada level 0,01 *  Korelasi signifikan pada level 0,05 N = 27
Gambar 3-4: Kation  vs  Anion  untuk  data  harian  2005-2006  pada musim  kering  di  Dago.  Garis  lurus  mengindikasikan perbandingan kation dan anion
50 100 150 200 250 300 350 Kation 0 50 100 150 200 250 300 350 400 A ni on
Nilai keasaman air hujan ke arah asam dengan pH < 5,6 adalah 18,5%  dan  sisanya  81,5%  dengan  pH  >  5,6  ke  arah  sebaliknya  yaitu basa. Jadi pada musim kering, Dago tidak terkena hujan asam. Gambar 3-4 memperlihatkan korelasi kation dengan anion adalah cukup bagus. Perbandingan  kation  dan  anion  yang  dapat  menjelaskan  kualitas  data adalah sangat bagus dengan angka 0,878.

## 4 KESIMPULAN
Koefisien korelasi antara SO 4 2- dengan NO 3 - pada musim basah lebih  besar  dibandingkan  musim  kering,  artinya  pengaruh  emisi  gas SO 2 dan  NO 2 juga  NH 3 berperan  sekali  pada  musim  basah  tersebut. Sebaliknya korelasi yang kuat antara NH 4 + dengan sulfat (SO 4 2- ), nitrat (NO 3 - )  pada  musim  kering  disebabkan  peningkatan  aerosol  sulfat  dan nitrat. Hujan asam terjadi di Cipedes pada musim basah.
Di  Dago  pada  musim  basah  maupun  kering  gas  NH 3 berperan sekali  dalam  memberikan  kontribusi  sulfat  (SO 4 2- )  dan  nitrat  (NO 3 - ) dalam  air  hujan  dibandingkan  SO 2 dan  NO 2 .  Pada  musim  basah maupun  kering  tidak  terjadi  hujan  asam  di  Dago.  Keasaman  (pH)  air hujan  dipengaruh  konsentrasi  unsur-unsur  kimia  terlihat  dari  analisis korelasi Pearson.

## DAFTAR RUJUKAN
ADORC,  2001.  Manual  Quality  Assurance/Quality  Control  (QA/QC),
Program  for  Wet  Deposition  Monitoring  in  East  Asia  by  ADORC
Acid Deposition and Oxidant Research Center –Japan.
Budiwati T., Sumaryati, Sofiati I., Mulyani T.H.W., Pariyatmo M., 2006.
Pengaruh  Ozon  terhadap  Hujan  Asam  di  Bandung,  J.  Sains Dirgantara  (Journal  of  Aerospace  Sciences),  Vol.  3,  No.  2,  Juni,
78-97.
Budiwati,  T.,  Sumaryati,  dan  Sofiati,  I.,  2001.  Karakteristik  Ketebalan Optik Aerosol di Bandung, Kontribusi Fisika Indonesia, ISSN 0854- 6878, Vol. 12, No. 4, hal. 120-126.
Chandra  Mouli,  P.,  Venkata  Mohan  S.,  and  Jayarama  Reddy  S.,  2005.
Rainwater  Chemistry  at  A  Regional  Representative  Urban  Site: Influence of Terrestrial Sources on Ionic Composition, Atmospheric Environment, No. 39, hal 999 – 1008.
Galloway,  J.  N.,  2000.  Acidification  of  the  world:  Natural  and Anthropogenic,  Acid  Rain  2000,  Proceeding  from  the  6 th International  Conference  on  Acidic  Deposition:  Looking  back  to the  past  and  thinking  of  the  future,  Tsukuba,  Japan,  10-16 December 2000, Vol. I, 17-24.
Gaspersz,  V.,  1992.  Teknik  Analisis  Dalam  Penelitian  Percobaan, Penerbit Tarsito Bandung, 1-6. Hu,  G.P.,  Balasubramanian  R.,  and  Wu  C.D.,  2003.  Chemical
Characteristics of Rainwater at Singapore, Atmospheric
Environment, No. 51, hal 747 – 755.
KNLH  (Kantor  Negara  Lingkungan  Hidup),  1996.  Keputusan  Menteri Negara  Lingkungan  Hidup,  No.  15  Tahun  1996,  Program  Langit Biru.
Mc.  Gregor  G.R.  and  Nieuwolt  S.,  1998.  Tropical  Climatology:  An
Introduction To The Climates Of The Low Latitudes, second edition, John Wiley & Sons, pp. 125-133. Mello,  W.Z.,  and  Almeida,  M.D.,  2004.  Rainwater  Chemistry  at  the Summit  and  Southern  Flank  of  the  Itatiaia  Massif,  Southeastern Brazil, Environmental Pollution 129, Elsevier, 63-68.
Meszaros,  A.  and  Vissy,  K.,  1974.  Concentration,  Size  Distribution  and Chemical  Nature  of  Atmospheric  Aerosol  Particles  in  Remote Oceanic areas, J. Aerosol Science 5, 101-110.
Meszaros,  E.,  1981.  Atmospheric  Chemistry  Fundamental  Aspects, Elsevier Scientific Publishing Company, 119-120. Seinfeld, J.H. and Pandis SN, 1998. Atmospheric Chemistry and Physics from  Air  Pollution  to  Climate  Change, John Wiley and Sons. INC., New York, hal.1031.
Seni,  M.  S.,  2005.  Tugas  makalah:  Analisis  Multiregresi,  STT  Telkom Bandung, http://www.stttelkom.ac.id.